(Big Data)熱潮是這幾年產(chǎn)業(yè)界最夯的趨勢(shì)話題，網(wǎng)路社群媒體的興起，更推波助瀾這股熱潮，以為買了網(wǎng)路社群的，就可以掌握消費(fèi)者行為脈動(dòng)，讓行銷活動(dòng)無(wú)往不利，仿佛市場(chǎng)立即化作可取予求的寶山，這股數(shù)據(jù)掏金熱讓政府及許多企業(yè)趨之若鶩，紛紛投注資源于社群媒體的搜集與購(gòu)買，幻想著搶先一步從中淘篩出最大的黃金。

但，真的是這樣嗎?

將排山倒海的社群媒體資訊導(dǎo)入企業(yè)決策者們的電腦中，希望從琳瑯滿目真假難分的數(shù)據(jù)中，找出一條能帶領(lǐng) 企業(yè) 脫離困境輕松獲利的康莊大道;卻發(fā)現(xiàn)原本想用來(lái)解決問(wèn)題的大數(shù)據(jù)，創(chuàng)造了一個(gè)滿是數(shù)字迷魂陣，一頭栽進(jìn)去很能找得到出口。

其實(shí)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，著眼點(diǎn)并不在「大」量的數(shù)據(jù)，而是在「人」如何看待數(shù)據(jù)和讓數(shù)據(jù)說(shuō)話。

真正有用的數(shù)據(jù)不一定要花大錢從外部購(gòu)買，畢竟買回來(lái)還要花大量的力氣去閱讀消化，還不如先從公司內(nèi)部累積的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)著手，看能不能重新找出正確的分析觀點(diǎn)來(lái)解決問(wèn)題。

先從小而準(zhǔn)的數(shù)據(jù)開(kāi)始

在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度的重要性比數(shù)據(jù)量的大小重要，我們可以依數(shù)據(jù)性質(zhì)分為三類：小而準(zhǔn)(Small and accurate data)、大而亂(big and messy data)、開(kāi)放數(shù)據(jù)(opendata)。

其中，小而準(zhǔn)的數(shù)據(jù)如公司內(nèi)部POS 交易數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確而清楚;大而亂的數(shù)據(jù)則像是從網(wǎng)路社群媒體抓下來(lái)的數(shù)據(jù)，還需要結(jié)構(gòu)化統(tǒng)計(jì)整理出意義;開(kāi)放數(shù)據(jù)像是天氣、人口普查之類，則可以從政府機(jī)關(guān)的資料庫(kù)提取。

在資料進(jìn)行分析之前，我們都必須先思考我們面臨的問(wèn)題是什么?從問(wèn)題中思考解決的方案，提出觀點(diǎn)，再?gòu)馁Y料分析中佐證。數(shù)據(jù)量越大，不確定性越高，所需要進(jìn)行分析或排除的手續(xù)也相對(duì)較多，若我們能用小而準(zhǔn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比對(duì)，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題想出解決方法，一定會(huì)比從大而亂的資訊中找答案來(lái)得省時(shí)省力。

大數(shù)據(jù)時(shí)代 ，競(jìng)爭(zhēng)的是解決問(wèn)題與決策反應(yīng)效率

一般大數(shù)據(jù)的特性， 大家耳熟能詳?shù)亩喟胧撬膫€(gè)V： 數(shù)量大(Volume)、速度快(Velocity)、多樣性(Variety)、和不確定性(Veracity)，但大數(shù)據(jù)存在的重要意義，也就是第五個(gè)V—價(jià)值(Value)卻常常被人遺忘。

行銷專家指出，前面四個(gè)V 都是在描繪大數(shù)據(jù)的樣貌輪廓，第五個(gè)V 則是提醒，大數(shù)據(jù)需經(jīng)過(guò)清算整理后，才能夠?yàn)樾袖N人或決策者帶來(lái)貢獻(xiàn)。所以大數(shù)據(jù)的使用重點(diǎn)，絕非資料量多大或資料取得管道多么特殊，而是資料創(chuàng)造多少價(jià)值。

用一般精準(zhǔn)的小數(shù)據(jù)就能解決的問(wèn)題，何須大費(fèi)周章投入大量資源和成本相對(duì)較高的大數(shù)據(jù)?人們往往被大數(shù)據(jù)字面上的「大」所誤導(dǎo)，以為數(shù)據(jù)量就是要大才會(huì)有效，殊不知關(guān)鍵是數(shù)據(jù)必須能夠被衡量掌控，以小而準(zhǔn)的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，視情況進(jìn)行不同類型的數(shù)據(jù)之間相乘與重組，才是明智的大數(shù)據(jù)抉擇。

能否用大數(shù)據(jù)的觀念，將手邊的數(shù)據(jù)迅速的轉(zhuǎn)化成正確決策與行，比「快」還要比「準(zhǔn)」，將是 大數(shù)據(jù)時(shí)代 接下來(lái)的重要課題。

大數(shù)據(jù)之后， 厚數(shù)據(jù) (Thick Data)時(shí)代的來(lái)臨…

「數(shù)字會(huì)說(shuō)話」或許是大數(shù)據(jù)時(shí)代最常聽(tīng)到的口號(hào)，但美國(guó)當(dāng)代統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)鬼才奈特席佛(Nate Sliver)提醒我們：「數(shù)字沒(méi)辦法為自己說(shuō)話，是我們?cè)跒樗鼈冋f(shuō)話，我們賦予它們意義。我們可能會(huì)用對(duì)自己有利的方式來(lái)解釋資料，讓資料脫離客觀的現(xiàn)實(shí)。 」

大數(shù)據(jù)，不是單純以數(shù)據(jù)多寡或來(lái)源來(lái)決勝負(fù)，而是要依靠「人」根據(jù)數(shù)據(jù)的結(jié)合與交叉比對(duì)形成的「判斷」或「預(yù)測(cè)」準(zhǔn)確與否來(lái)決勝。尤其在行銷領(lǐng)域中，大數(shù)據(jù)大部分都是在處理與人有關(guān)的數(shù)據(jù)，而不是沒(méi)有生命的物質(zhì)。大數(shù)據(jù)行銷背后代表的，是人的行為模式與需求，因此不能單純只靠數(shù)字或統(tǒng)計(jì)來(lái)做判斷的依據(jù)，必須更深入地思考品牌、商品和人之間的關(guān)系，而這樣的思維將會(huì)是下一個(gè)厚數(shù)據(jù)(Thick Data)時(shí)代的開(kāi)端。

所謂的厚數(shù)據(jù)與強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)規(guī)模的大數(shù)據(jù)不同，厚數(shù)據(jù)更重視人和產(chǎn)品或產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)間的深度與情境，好的數(shù)據(jù)觀點(diǎn)，也往往是從厚數(shù)據(jù)產(chǎn)生，而非大數(shù)據(jù)。厚數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)深入使用者情境，需要厚實(shí)的產(chǎn)業(yè)知識(shí)或經(jīng)驗(yàn)為底，透過(guò)厚數(shù)據(jù)，將產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品與消費(fèi)者做更緊密的連結(jié)。

未來(lái)的大趨勢(shì)，若只單純從現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和判斷，過(guò)度信任數(shù)字呈現(xiàn)結(jié)果，將很有可能造成誤判。若能透過(guò)深入使用情境，探知自消費(fèi)者需求影響而成的未來(lái)產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，方能展現(xiàn)厚數(shù)據(jù)的重要價(jià)值。

大數(shù)據(jù)與厚數(shù)據(jù)的研究方向差異比較表：